1. 前言

  图片风格转换最早进入人们的视野,估计即使是Prisma这款来自俄罗斯之网红App。他采用神经网络(多重合卷积神经网络)将图纸转换成为一定风格艺术照片。利用图片风格转换算法,我们得以以一个图形放入以及教练好的神经网络模型进行预测结果取得风格大相径庭,独具特色的图。随着iOS11苹果推出了CoreML,我们得生自在将训练好的这些风格转换模型转换成苹果的CoreML
Model,并采用是模型来开展图片风格转换。

图形风格转换 @Prisma

走过湘西凤凰100万点击率及唐国明表演的鹅毛诗艺《小芦花》

2. 图形风格转换算法介绍

  2015年,德国科学家 Gatys等人口发表一篇名叫也《A Neural Algorithm of
Artistic
Style》的论文,打开了神经网络在图像艺术创作的大门。作者采取VGG16模型对相同布置原图(Content
Image)和同一摆设风格图(Style
Image)分别开展图像特征提取。通过采用对片栽特色构造损失函数,对相同布置初始化图片进行损失价值计算并举报重绘图像得到生成图(Generated
Image)。但是这算法每一样次特别成一布置图都用开展相同浅网络训练,需要吃的工夫比丰富。斯坦福大学的Johnson[6]当丁提出了迅猛风格转移算法,训练一个网络,对于随意一摆放图纸都可变换成为网络对应之作风。快速转换算法包含两单网。一个为图转换网络(Image
Transform Network),一个吗损失网络(Loss
Network)。在训练等采取大量图形用鲜独大网展开训练得模型,在出口等套用模型将结果开展输出得到生成图。他们查获的纱相对Gatys的范得到生成图的进度快上三单数据级。我们于iPhone上进展图片风格转换的上可采取Johnson的点子迅速的生成风格图片,当然使用Gatys的法门吧是足以的,但是以生成图片的时刻会耗费又多之早晚。

高效风格迁移算法

  上图就是是快速风格迁移算法的总体结构图,该算法包括图片转换网络与损失计网络。其中图片转换网络是一个大抵重合卷积神经网络,它以一律摆放输入的原始图片转换成平等摆设生成图片。损失计网络是一个VGG-16网络,用于计算图片转换网络生成图片对于我们输入的风格图和原图之间的损失大小。通过测算生成图与原图的情节损失和生成图与风格图的作风损失大小来判定生成图的质地。通过持续精打细算来减少损失,反向传播到图片转换网络并针对性那个进行优化,最终得到合格的图风格转换模型。而此模型就得为我们不断用来拓展图纸及具体某个平等风格的更换。

2017年12月9日(星期六)上午9:30;

3. CoreML介绍

  CoreML 是 Apple 今年 WWDC
新出面向开发者的机械上框架。如果我们有一个MLModel我们得好之使用Model进行结果的前瞻,所有的MLModel都见面来以下结构。

MLModel结构

  一般一个MLModel文件会连MLInput,MLModel,MLOutput三片,我们拿数据封装成为Input并交付受MLModel,模型会进行结果预计并出口预测结果Output,我们重以预计的结果转换成为我们需要之数据类型。

“当代曹雪芹”唐国明新书凤凰新闻发布会;

4. 代码实现

  CoreML对图纸的处理还急需拿图片转换成CVPixelBufferRef数据,这里提供相同段UIImageCVPixelBufferRef的代码。

CVPixelBufferRef转换代码

  将图片转换成CVPixelBufferRef从此以后放入模型进行拍卖生成Output并拿走结果,结果为是一个CVPixelBufferRef的数据。

Output

  所以这里我们尚需用CVPixelBufferRef转回去UIImage,具体的贯彻代码如下:

image.png

还多具体的代码见项目。

以凤凰县素履莲花度假村酒店(豹子湾188号);

5. 细节优化

圆满成功。

5.1 合成图生成效应转换

偶尔我们见面当合成图的法力并无合意,如下面的演示图1跟2,我们得望2已跟1差异非常之不得了了,一定程度及我会觉得风格过度了。这个时候咱们得经调整合成图的功效来换取整体构图之完整性,比如说图3的风格就发生50%。我们得以视图3改成如会进一步具体而而生异乎寻常风味。此外还可以通过调整对比度,颜色饱和度来调动构图,这里虽用根据图片消耗又多之日子了。

示例图 @Fzliu

自2017年12月9日下午自至2017年12月10日,我于凤凰游玩了1龙半,回长沙晚交今天,一个月来,写了20多首诗文,表达自己对湘西金凤凰的所见所感。并且每天把软写好,挂及网上至少20独左右之地方,总共挂了500破左右,至昨天检查,连挂凤凰电视台和红网的报导,加上自己胡编的关于自己凤凰新书发布会的软文,也许100大抵万不行的网上点击率我曾完成,以后点击率还会见攀升的,因为自身或者还见面因为鹅毛诗艺表演写凤凰的诗篇。

5.2 合成图颜色转换

图风格转换在我看来有少数凡异样而呢是致命之,那就是是颜色的搬。我么可以见见于示例图2负,合成图是以梵高的星空转换出来的图样,整体图片纹理以及颜色进行了变通。这个上要我们期待保留原图的颜料如未知合成图的纹理,就好使用YUV颜色空间进行换。

示例图2

YUV是图片的如出一辙种植多少格式,YUV中的“Y”表示图片的敞亮程度;“U”代表色度,也称之为饱和度;“V”代表浓度。从YUV的示例图我们可十分理解的观他俩的切实意思。

YUV示例

以此我们可见到里面U以及V可以生好代表图片的水彩,而Y代表了图片的绝大多数情节。因此我们可移植原图的U以及V到合成图上,就足以博得示例图2蒙受之水彩转换合成图了。

于这里谢谢凤凰包容了自身此顽皮的子女,也谢谢凤凰朋友等的齐关怀,同时也原谅我在网上对你们的打扰,我说罢我拨长沙为了感恩凤凰这块大地,至少要因此诗文在网上做广告凤凰一个月,我都形成。以后或还会见可能增加写一些,也许下产生机会吧,还会见来凤凰看看。

6. 周转环境

  • Mac OS 10.12.6
  • Xcode 9 beta 6
  • Python 3.1
  • Tensorflow 1.0
  • Keras 2
  • Coremltools 0.4.0

今天凡2018年1月9日,一个美好的光阴,所以今天披露鹅毛诗《走过凤凰》与鹅毛诗艺《小芦花》。

7. Demo

这边我将现有的风格转换模型集合在一起写了一个品格转换Demo,具体可以展现截图:

shoot1.jpeg

shoot2.jpeg

shoot3.jpeg

shoot4.jpeg

shoot5.jpeg

shoot6.jpeg

Demo地址:https://github.com/kingandyoga/StyleTransfer-iOS

1、快乐诗王唐国明摇滚喊让、吟诵唱的鹅毛诗艺《小芦花》视频地址:

8. 参考文献

  • [1]. Ethan Chan and Rishabh Bhargava. Show, Divide and Neural:
    Weighted Style Transfer[D]. Stanford University,2016
  • [2]. Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker,Matthias Bethge. A Neural
    Algorithm of Artistic Style[D]. Germany,2015
  • [3]. Justin Johnson, Alexandre Alahi, Li Fei-Fei. Perceptual
    Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution[D].
    Stanford University,2016
  • [4]. Leon A.Gatys, Matthias Bethge, Aaron Hertzmann, Eli
    Shechtman.Preserving Color in Neural Artistic Style
    Transfer[D].Germany,2016
  • [5]. Apple Core ML documentation
    (https://developer.apple.com/documentation/coreml)
  • [6]. Style Transfer
    Sample(https://github.com/fzliu/style-transfer)
  • [7]. MLModelZoo

https://v.qq.com/x/page/u0531hr5pit.html

undefined_腾讯视频

2、走过凤凰

本人乘着凤凰,从天一竟然而生至沱江

当着江风与飞洒的日光

尽情喊唱起一个个金凤凰姑娘

再飞山更和,到黄沙坪村

省黄泥小屋自由自在的生存,想想

于广厦千间里只吗生存在的眉眼

一千发稻谷开始飞扬

一万根本稻草已经发黄

孰还有乡和外地

俺们既联手奔跑在海内外者给故乡的中途

胸怀着田园与里的想

凤凰飞啊,带在自我竟到八公山

鹰都飞不了的地方

这边的村寨都在白云之上

此间尚站立在大象小象的造像

于半山腰之下,还发出只象鼻子

以将溪水吸得哗哗响

此地的路途都通往天上

一如既往到那么凉灯村底三生石上

譬如小妹与哥哥之少蔸树

为爱情, 甘愿在这置身世外的杀荒山中

一度就挺立了四百年的悠久

用几百年之炊烟升向天神仙居住之地方

那么天空下的一致汪碧泉

每当险峰之上隐藏

谋划一浪将天空掀翻在环球之上

加上于腊尔山苔地盆土里的美容草

现已拿具有的松林挂满

春季到来,美容费用全世界开满国色天香

自将乘风而去,又以趁着凤凰从太空

竟至沱江两旁,在长板凳上

和一个深受阳光的小妹

用本人立刻颗燃烧天下诗书的头颅

以在它的玉兔裙及

比如站在珠穆朗玛峰峰

给我之诗词像雪片

当斯渴望白之世界

铺洒飞扬

2018年1月8日勾勒于岳麓山下

3、小芦花

而是清风,你是月光

若当天边,你以海外的水上

卿在塞外芦花雪白的船上

公过正小的芦花袜

风轻的泡汤,吹起来了公的小芦花

春季之风吹远矣,秋天底嫦娥已经到家了

卿以是一致堆积洁白的芦花

公仍是平等积雪白的芦花

同一天,你来了本人之窗下

吃自家带了太空的洗刷

给本人带了终身之消费

发平等上若一味矣,望在窗外的冰雪

本身啊一直了,在雪里

扣押在若一旦雪的发

卿免扣本身,看正在白雪村庄

满天飞舞的雪

作者简介

唐国明,男,汉族,现居长沙,湖南省女作家协会会员,喊起“思危奋发图强,修德安和全世界”与“实事求是认知世界、与时俱进改造世界”的鹅毛诗人,分别论证了社会风气数学难题“哥德巴赫猜想猜想“1+1”与世风数学难题“3x+1”;自上作品来说,已当《诗刊》《钟山》《北京文艺》及任何国内外刊物上作品数百万字。2016年出版先后当美国同秘鲁《国际日报》中文版发表连载,以数读之艺术考古挖掘出覆盖藏于程高本后40回中的曹雪芹文笔,以考古的科学方式修补复活出可曹雪芹语韵与曹雪芹作原意的“红学”作品《红楼梦八十转头后曹文考古复原:第81交100扭转》。其追梦事迹都让湖南卫视、浙江卫视、北京卫视、贵州卫视、辽宁卫视、湖北卫视齐电视台,美国《美南情报日报》《新周刊》《中国日报》《中国知识报》《文史博览(人物版)》《广州日报》《潇湘晨报》《三湘都市报》《长沙晚报》《西安晚报》等许多报章杂志报道。

附唐国明论证哥德巴赫猜想猜想“1+1”与世界数学难题“3x+1”的下结论摘要:

“1+1”:

任由一个基本上充分之素数,除素数2及5异,它的只位数总是1、3、7、9;无论多大偶数,它的个位数总是0、2、4、6、8,即使以自然正整数更是老,素数在区间分布个数在回落,但一个偶数越老,它面前带有的素数就愈多,一个偶数能表示成稀单素数的与底票房价值也在时时刻刻叠加。而一个偶数越聊,它前面所含有的素数就一发少,一个偶数能代表成稀个素数的同的概率也越发聊,而聊到边的偶数4,却还有素数2同2之同力所能及代表其;因此得以说,比无一百般让2之偶数自身小的素数中至少有一部分平等或者不同的素数的与齐是偶数;即除去“大于2之偶数除为2”是素数外,所以随便一有时数表示为有限有史以来数的与时之两素数都分布在“这个偶数除为2”两限的距离,并且两一向数和“这个偶数除因2”的数差相等。所以大于2的偶数可以是鲜有史以来数之与。在既领略的偶数素数区间是建立的,面对我们不解之偶数素数区间只能说理论及是建之,但对此无穷无尽的偶数素数你免可能所有做到征,我们只能当一个区间数一个距离数的推波助澜验证着确认这理论,但谁吧保非了以盖某同距离外不会见使出现反例。你莫能够说其怪,在早晚条件下是纯属的,而放置于您不得把的基准下,又不得不是相对的。所以,除素数2以外,任一两独素数相加必是偶数,而一个偶数能表示为有限只素数的与,只能当未曾超过某个大偶数区间成立,在盖某个大偶数区间后,面对无穷无尽的偶数,谁为难以管教成立,并且难以证明,也无法证明。因此哥德巴赫猜想即

“3x+1”:2之n次方是有着仍“3x+1”猜想“奇变”“偶变”规则抵达4、2、1累淌的终结线,又是于4、2、1回归无穷数据宇宙的起始线。在即时长达2底n次方线上,有诸多打4、2、1拨时的分流点与到达4、2、1屡屡流动的聚集点,这些点也是以2底n次方合4+6n形式的数点上。因此依“3x+1”猜想“奇变”“偶变”规则经过2底n次方合4+6n数的成团点,可以回流分流来奇数x合1+2n或合2+3n的屡屡广大,所以“3x+1”猜想无论怎样成立。